Pandas Unstack
La sintassi per il metodo spostack Pandas
Esempio 1: visualizzare i panda sgrade in una cornice di dati con una semplice funzione Unstack () contemporaneamente
Ora discuteremo di come possiamo distestare il frame di dati in Panda. A tale scopo, lo strumento che abbiamo usato come compilatore di Pandas Python è "Spyder". Per includere l'implementazione di Pandas, abbiamo importato la biblioteca di Pandas come "PD".
Esaminiamo il codice del primo esempio. Dopo aver importato la libreria di Panda, abbiamo creato il nostro frame di dati come "Date_Values", in cui abbiamo assegnato la data "indice" come "2022-08-21". Il valore assegnato per i "periodi" è "120" e il valore che abbiamo assegnato a "freq" è "2min". I valori di colonna dichiarati per il frame dati includono "dati", "colonne" e "indice". Il fenomeno della funzione "Elenco" viene applicato ai "dati" insieme alla "gamma" di valore come "120". La variabile "colonne" memorizza il valore del carattere denominato "valore". Il valore assegnato alla colonna "indice" come "indice". Il frame di dati "Date_Value" è assegnato con due valori di colonna come "positivo" e "negativo". Il valore "positivo" verrà assegnato dall'ordine superiore al frame di dati per impostazione predefinita, ma il valore "negativo" verrà assegnato al frame di dati dal "LOC [0: 8]" del valore "positivo". Dopo aver assegnato i valori alle colonne del nostro frame di dati "Data_Values", abbiamo semplicemente applicato la funzione Usa "Print ()" solo per mostrare il nostro frame di dati.
Ora arriviamo alla nostra funzione principale per sbloccare il nostro frame di dati "Date_Values". A tale scopo, utilizziamo la nostra principale funzione "Unstack ()" sul nostro frame di dati "Data_Values". Per renderlo spento, generalmente lo usiamo come "Date_Values.Unstack () ”insieme al frame di dati. Dopo l'implementazione della funzione principale, utilizziamo la funzione "Print ()" nell'ultima per visualizzare il nostro frame di dati in forma spiccata.
Diamo ora un'occhiata al nostro display di output, in cui possiamo vedere che il nostro frame di dati "Date_Values" è segmentato in tre colonne nella prima sezione. Il primo angolo a sinistra ha il valore della data di "2022-08-21" insieme all'intervallo di tempo di "2min". Il nome della colonna centrale "Valore" ha i numeri "indice". Il nome della colonna d'angolo destro "Value_2" visualizza il valore "negativo" dall'alto verso il basso. Se guardiamo dal basso verso l'alto, visualizza il valore della data lo stesso di "2022-08-21" insieme a un intervallo di tempo di "2min", con l'ultimo numero dell'indice mostrato come "119" in quanto abbiamo fornito l'intervallo di "120 ". La colonna "value_2" visualizza il valore "positivo" da basso verso l'alto. Dopo il frame di dati, possiamo vedere che mostra il totale di righe "120" e colonne "2" che assegniamo al nostro frame di dati nel codice.
Quando abbiamo applicato la nostra principale funzione "unstack ()", separa il valore dallo stack e possiamo vedere che visualizza il valore dei numeri "indice" e i valori delle date separatamente per la colonna "valore" contenente righe "120" insieme a Colonne "2" dall'alto verso il basso. La colonna "Value_2" viene visualizzata separatamente insieme ai valori della data con il tempo dell'intervallo "2min" che mostra il valore "positivo" dal basso verso l'alto verso il "negativo". Dopo l'implementazione di unstacking, la lunghezza delle file totali diventa "240". Perché la rimozione del valore dallo stack rende la sua lunghezza totale sarà "240".
Esempio 2: visualizzazione di panda sgrade nel frame dati utilizzando la funzione Unstack () su più livelli
Ora discuteremo del nostro secondo esempio in cui dopo aver importato la biblioteca di Panda come "PD", abbiamo creato il nostro frame di dati denominato "Record". Il frame di dati "Record" è stato dichiarato con tre colonne di valori come "cellulari", "Sales_r1 in $" e "Sales_R2 in $". I valori memorizzati da "Mobiles" della colonna sono "iPhone", "iPhone", "Samsung" e "Samsung". I valori assegnati alla colonna "Sales_r1 in $" sono "10", "20", "30" e "40". I valori assegnati alla colonna "Sales_r2 in $" sono "12", "15", "16" e "18". Dopo aver assegnato i valori, li abbiamo assegnati come tre colonne e applicato semplicemente la funzione "Print ()" per visualizzare il nostro frame di dati "Registra" insieme alle tre colonne contenenti tutti i valori assegnati.
Dopo aver creato il nostro Frame Data, in primo luogo, abbiamo applicato la funzione "Stack ()" sul nostro frame di dati "Record" in due livelli insieme a entrambe le colonne. Successivamente, abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" su più livelli nello stesso posto. Innanzitutto, abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" sul frame di dati su "Level = 0" e lo ha chiamato "First_stack", e abbiamo visualizzato con la funzione "Print ()". Successivamente, abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" su "Level = 1" e la chiamiamo "Second_stack" e la abbiamo visualizzato applicando la funzione "Print ()" sull'ultima. Questo è il modo in cui possiamo applicare una funzione Unstack su più livelli semplicemente assegnando la funzione "Unstack ()" sul livello in cui vogliamo rimuovere il valore dallo stack.
Ora discuteremo l'output del nostro secondo esempio, in cui abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" su più livelli. Nell'output, in primo luogo, visualizza semplicemente il frame di dati "Record", che abbiamo creato insieme a tre colonne di "Mobils", "Sales_R1 in $" e "Sales_R2 in $". I numeri di indice vanno da "0" a "3" e i valori visualizzati nelle prime colonne sono "iPhone", "iPhone", "Samsung" e "Samsung". I valori nella seconda colonna visualizzati sono "10", "20", "30" e "40". I valori visualizzati nella terza colonna sono "12", "15", "16" e "18".
Quando abbiamo applicato la funzione "stack ()", ha spostato tutti i valori che vanno da "0" a "3" nello stack separatamente, insieme a entrambi i valori della colonna. Dall'altro successivo al frame dei dati, possiamo vedere i valori dell'indice "0", "1", "2" e "3" di entrambe le colonne vengono messi nello stack. Quando applichiamo la funzione "Unstack ()" a "Level = 0", rimuove il valore dallo stack e visualizza i valori interi delle colonne in modo orizzontale insieme a tutti i valori all'interno di tre colonne. E quando abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" su "Livello = 1", visualizza il frame di dati fuori dallo stack nella forma originale come prima prima di entrare nello stack in modo verticale insieme a tutte le colonne e valori che sono stati assegnati nel codice. Gli ultimi due sono la visualizzazione di "First_stack" e "Second_stack" dopo l'implementazione della funzione "Unstack ()" a "Level = 0" e "Level = 1". Questo è il modo per applicare fenomeni spostati su più livelli.
Esempio 3: visualizzazione di panda slack in un frame di dati con più funzioni Unstack () su diversi livelli di duplice
Nel nostro terzo esempio, abbiamo preso lo stesso frame di dati "Record" che abbiamo usato nell'esempio precedente per mostrare la funzione "Unstack ()" su due diversi livelli. Innanzitutto, abbiamo semplicemente stampato il frame di dati "registra" come nel secondo esempio. Per applicare la funzione "Unstack ()" su due diversi livelli, abbiamo prima fatto il gruppo di una colonna usando la funzione "GroupBy ()" insieme a "agg ()" di "somma" e "max" sulla colonna " Sales_r1 in $ ". "Sum" e "Min" sulla colonna "Sales_R2 in $" e lo hanno chiamato "raggruppato_data". Successivamente, abbiamo usato la funzione "print ()" con "raggruppato_data" per visualizzarla.
Dopo aver raggruppato due colonne insieme a "Sum", "Max" e "Min", abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" su "raggruppato_data" su "(level = 0)" e l'abbiamo chiamata come "first_unstack" e l'ho mostrata con funzione "print ()". Quindi abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" su "raggruppato_data" su "(level = 1)" e la abbiamo chiamato "Second_unstack". Infine, abbiamo applicato la funzione "Print ()" su "Second_unstack" per visualizzarla.
Ora nella parte superiore del display di output, possiamo vedere che visualizza semplicemente il frame di dati "registra" lo stesso del secondo esempio. Dopodiché possiamo vederlo visualizzare due colonne principali "Sales_r1 in $" e "Sales_r2 in $" insieme a due sub-colonne di "somma", "max" e "somma", "min" insieme ai valori di "30 "," 70 "," 20 "," 40 "," 27 "," 34 "," 12 "e" 16 ". Sul lato sinistro, ha valori di colonna "Mobils", che sono "iPhone" e "Samsung". Usando la funzione "GroupBy ()", si è unito lungo un gruppo di due valori comuni di "iPhone" e "Samsung", che possiamo vedere nel display di output insieme a "2" righe e colonne "6" ". Dopo l'implementazione della funzione "Unstack ()" su due diversi livelli di dati raggruppati, semplicemente lo rimuove dallo stack, ma i dati rimangono nella forma raggruppata a causa della funzione "GroupBy ()".
Conclusione
Nel nostro articolo, abbiamo utilizzato due frame di dati per applicare alla funzione Unstack. Nel nostro primo esempio, abbiamo imparato come potremmo candidarci alle funzioni spiccate contemporaneamente. Per gli altri due esempi, abbiamo usato gli stessi frame di dati. Nel secondo esempio, abbiamo applicato la funzione "Unstack ()" su più livelli, mentre nel terzo esempio, abbiamo applicato la funzione multipla "Unstack ()" su diversi livelli di duplicezione usando il fenomeno di "GroupBy". Questi metodi renderanno più semplice la comprensione se li applichiamo mentre ci lavoriamo.